基于个股相关性的中国股市网络结构分析

发布时间：2020-06-14 05:40

【摘要】： 股票市场作为当今各国国民经济的晴雨表,蕴含了相当于各国GDP60%~80%的流通市值,在国民经济中占有重要地位,也是掌握经济整体运行情况的重要参考,因而成为各国经济领域研究的重点课题。研究股价波动是其中的一个重要手段。个人可以通过股价的波动情况,了解股市运行趋势,从而优化投资配置;政府机构也可以通过研究股市资金走向,从而制定相应的经济政策以进行适度的宏观调控。因此,研究股价波动无论对政府或个人都有着非常重要的意义。然而当前国内股票市场的研究工作,更多的专注于股价预测和各种实证分析,缺乏对股票市场系统的分析和认知,并不能从整体上把握股票市场的结构特性。 本文开创性的将计算机领域和生物信息领域的诸多方法应用到股市数据的分析中来,试图通过股价波动之间的关联性,对股市进行相关网建模,并对形成的网络进行结构分析,以期获得对中国股市内在结构的一些认知。同时,在研究的过程中,由于股市数据的特异性,本文还针对性的将许多方法进行了优化或改进,增强了算法的时间效率或降低了算法的计算要求,从而使之适用于股市或其他金融数据的研究。 由于本文定位于研究性工作,文章结构也遵循寻找比较相关算法、对样本进行实验以修正算法、最终应用于整体研究的思路。主要研究步骤概括如下: 首先,进行时间序列独立性的检验,这一步是后续置换检验算法的理论准备。通过比较三种常用的时间序列独立性检验算法,即BDS检验、R/S检验和DFA检验,我们最终选择了对长程相关较为敏感,对短程相关容忍度较高的DFA检验进行初步的数据筛选。 然后,构建相关网。网络构建方法是采用优化的置换检验方法计算p值,辅助Pearson相关性系数来判断一对股票之间是否显著相关而确定连边,并采用单比较错误率修正方法来解决股票市场的多测试问题。 随后,对样本数据进行测试,以改良或验证算法的适用性。利用已经确定的理论方法,对样本数据进行测试,并根据结果对算法进行相应的修改,使之可以应用到对股市整体数据的分析中。在对按照一定标准筛取出来的样本数据采用逐步改进的算法进行计算验证之后,所得到的结果表明数据和算法均满足本文的研究需要。 最后,对股市网络结构进行整体分析。通过逐步深入的分析步骤,即由简单的直观分析,到网络模块分析,最后对网络进行模糊聚类分析,逐步揭示出中国股市网络的一些特征或特异性。 我们得到的分析结果表明,中国股市相关网的拓扑结构有逐年离散的趋势,股票波动的关联度也逐年减弱,价格波动日益体现出一定的独立性;另外,在股市相关网中,5节点及以下模块的子图频率与随机网络差异并不明显,但6节点及以上模块的Z分数明显增大,可以在一定程度上说明,网络中具有功能性的部分主要是由6个及以上节点的模块;其次,在对股市相关网的模糊聚类后发现,在统一的?切割基准下,聚类个数逐年增多,表明股市相关网具有逐年分裂的趋势。这些结构性的结论可以在一定程度上辅证,中国股市正逐步发展进入相对成熟的弱势有效时期;而分析中所得到的功能性模块和聚类,也可以被应用到诸如投资组合分析、风险评估等其他经济学研究。 【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F224;F832.51

【图文】：

通大学工学硕士学位论文 第五章 相关网结相关性，边的长短一定程度上反映了两只股票间相关性的强弱。从图中我们的看出，，随着时间演进，股票相关网的拓扑结构趋向于向空间扩散，表明股逐渐减弱。

005年股市相关网拓扑图

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本文编号：2712370